Durch den Einsatz von maschinellem Lernen soll ein landwirtschaftlicher Arbeitsprozess, bestehend aus Traktor und Anbaugerät, optimiert und automatisiert werden. Das selbstlernende System optimiert die Prozesse hinsichtlich definierter Zielfunktionen, beispielsweise Performance (ha/h) und Effizienz (l/ha). Durch Messungen auf dem Rollenprüfstand und auf Feldtests kann das System am Beispiel der Arbeitsprozesse „Pflügen“ und Kreiseleggen“ evaluiert werden. Die Systemarchitektur wird dabei so konzipiert, dass eine Übertragung der Vorgehensweise unter spezifischen Anpassungen für alle mobilen Arbeitsmaschinen möglich ist.